基于主机行为特征的恶意软件检测方法

发布时间：2017-12-28 18:47

  本文关键词：基于主机行为特征的恶意软件检测方法　出处：《计算机应用研究》2014年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对僵尸、远控木马等恶意软件检测问题,提出一种基于主机行为的异常检测模型。该模型通过持续性分析算法,判断主机与外部特定目标的通信行为是否具有周期性或连续性,提取出可疑的网络行为,并根据网络行为的触发、启动等异常检测规则对这些可疑的网络行为进行分析,判断主机是否感染恶意软件。实验结果表明,该模型可有效检测出感染恶意软件的主机,并具有很低误报率。
[Abstract]:For the remote control of zombies, Trojans and other malicious software detection problem, this paper proposes an anomaly detection model based on the behavior of the host. The model analysis algorithm through continuity, whether the communication behavior judgment host and external specific targets with periodic or continuous, extract suspicious network behavior, and according to the trigger and start network anomaly detection rules on the behavior of these suspicious network behavior is analyzed to judge whether a host is infected with malicious software. The experimental results show that the model can effectively detect the host of the malicious software, and has a very low false alarm rate.
【作者单位】： 西北工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60903126,60872145)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言僵尸、木马等恶意软件已成为互联网用户的最大安全威胁,不法分子通过这些软件控制感染主机从事各种恶意活动,如窃取用户敏感信息、发送垃圾邮件等。随着经济利益的驱动,各种恶意软件及其变种层出不穷,对传统基于特征匹配检测、启发式检测的单机防护软件提出了很大挑战。

【共引文献】

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